近年来，在线社交网络对人际交往沟通产生了革命性的影响。社交媒体语言分析最新研究主要集中在社交媒体对人类日常生活的影响，涉及个人和职业两个层面。自然语言处理（NLP）是社交媒体数据处理的有效途径之一。开发有效的方法、算法，从多格式或自由形式的多源多语言海量数据中抽取相关信息是一个科学挑战。
阿塔夫·法辛达、戴安娜·英克彭著的《社交媒体自然语言处理（第2版）》针对可大量获取的非传统社交媒体数据（大数据），回顾了当前自然语言处理工具、方法的相关研究成果。同时展示了创新的自然语言处理方法如何将适当的语言信息整合到各个领域，如社交媒体监测、医疗保健、商业情报、工业、营销、安全和防务。

第一章 社交媒体分析概述
1.1 导论
1.2 社交媒体应用
1.2.1 社交媒体数据的跨语言文本分析
1.2.2 实际应用
1.3 社交媒体数据的挑战
1.4 社交媒体语义分析
1.5 总结
第二章 社交媒体文本语言预处理
2.1 导论
2.2 自然语言处理工具的通用适配技术
2.2.1 文本标准化
2.2.2 社交媒体文本的NLP工具再训练
2.3 分词器
2.4 词性标注器
2.5 语块分析器和语法分析器
2.6 命名实体识别器
2.7 现有英文自然语言处理工具包及其适应性
2.8 社交媒体文本的多语性和适应性
2.8.1 语言识别
2.8.2 方言识别
2.9 总结
第三章 社交媒体文本的语义分析
3.1 导论
3.1 地理位置检测
3.2.1 将社交媒体信息映射到地图中
3.2.2 现有地理位置信息
3.2.3 基于网络基础设施的地理位置
3.2.4 基于社交网络结构的地理位置
3.2.5 基于内容的位置检测
3：2.6 地理位置检测的评估指标
3.3 实体链接和消歧
3.3.1 实体和链接数据检测
3.3.2 实体链接的评估指标
3.4 观点挖掘和情绪分析
3.4.1 情感分析
3.4.2 情绪分析
3.4.3 讽刺检测
3.4.4 观点和情绪分类的评估指标
3.5 事件和话题检测
3.5.1 特定和非特定事件检测
3.5.2 新事件和历史事件
3.5.3 紧急事态感知
3.5.4 事件检测的评估指标
3.6 自动摘要
3.6.1 更新摘要
3.6.2 网络活动摘要
3.6.3 事件摘要
3.6.4 观点摘要
3.6.5 摘要的评估指标
3.7 机器翻译
3.7.1 应用于医学术语的标准化的基于短语的机器翻译
3.7.2 政府机构推特简讯的翻译
3.7.3 主题标签的出现、布局和翻译
3.7.4 阿拉伯社交媒体的机器翻译
3.7.5 机器翻译的评估指标
3.8 总结
第四章 社交媒体文本分析应用
4.1 导论
4.2 医疗保健应用
4.3 金融应用
4.4 预测投票意向
4.5 媒体监测
4.6 安全和国防应用
4.7 灾难响应应用
4.8 基于NLP的用户建模
4.9 娱乐应用
4.10 基于NLP的社交媒体信息可视化
4.11 政府通信
4.12 总结
第五章 数据采集、标注和评估
5.1 导论
5.2 数据采集和标注的讨论
5.3 垃圾信息和噪声检测
5.4 社交媒体中的隐私和民主
5.5 评估基准
5.6 总结
第六章 总结与展望
6.1 结论
6.2 展望
附录A TRANSLI：社交媒体分析和监控案例研究
A.1 TRANSLI的架构
A.2 用户界面
术语
参考资料
索引

阿塔夫·法辛达、戴安娜·英克彭著的《社交媒体自然语言处理（第2版）》介绍了自然语言处理（NLP）在社交媒体数据语义分析上的最新理论和实证研究。随着该领域的持续发展，第二版针对第一版提及的任务和应用的方法及结果增加了最新信息。
本书主要针对可大量获取的非传统社交媒体数据（大数据），回顾当前自然语言处理工具、方法的相关研究成果。同时展示创新的自然语言处理方法如何将适当的语言信息整合到各个领域。本书的目标读者是对开发自动化社交媒体文本分析工具和应用感兴趣的研究者，希望本书能帮助读者更好地理解计算语言学和社交媒体分析，特别是文本挖掘技术和专为社交媒体文本设计的自然语言处理应用。